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文献来源:光伏和风电等分布式电源 (distributed generation,DG)高渗透率接入,使传统的单向辐射状无源配电网逐步转变为含多能供电、必要时辅助以弱环状拓扑结构运行的有源配电网[1-3]。间歇性分布式电源注入功率呈现较强的不确定性,传统配电网网络重构技术面临很多新的挑战[4-5]。需要对多类型分布式电源注入功率的不确定性进行合理分析与建模,并在网络重构模型中予以考虑,以确保配电网
在无线传感器网络中,利用无人机(UAV)作为传感器节点(SNs)的移动数据收集器是一种节能的技术,可以延长网络的寿命。在本文中,考虑了传感器节点和无人机之间的一般衰落信道模型,我们联合优化传感器节点的唤醒时间表和无人机的轨迹,以最小化所有传感器节点的最大能量消耗,同时确保可靠地从每个传感器节点收集所需数量的数据。我们将我们的设计建模为一个混合整数非凸优化问题。通过应用逐步凸优化技术,提出了一种高效
维度PSOGA改进PSO收敛速度快慢更快(参数优化)全局最优性易陷入局部最优强显著改善(混合策略)计算资源需求低高中等动态环境适应性一般较强最优(实时参数调整)
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摘要——在本文中,我们针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)支持的上行链路(Uplink,UL)非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)通信,提出了一种新颖的自适应解码机制(Adaptive Decoding Mechanism,ADM)。
随着分布式电源(DG)在主动配电网中的大规模接入,传统故障恢复策略已难以适应复杂多变的运行环境。本文提出一种基于变异粒子群算法(MPSO)的主动配电网故障恢复策略,通过构建光储系统与负荷特性模型,结合动态孤岛划分技术,以总失电负荷最少、网损最小及开关动作次数最少为综合目标函数,实现故障后快速、可靠的供电恢复。IEEE 33节点系统算例验证表明,该策略能有效提升恢复效率,降低系统损耗,并显著改善用户
在工业机器人巡检、仓储 AGV 搬运、室外无人机导航等场景中,机器人路径规划的核心需求可概括为 “安全、高效、平滑”—— 既要避开障碍物,找到从起点到终点的最短路径;又要保证路径曲线连续光滑,避免机器人因剧烈转向导致的机械损耗或姿态不稳定。传统路径规划算法(如 A*、Dijkstra)虽能快速找到可行路径,但往往输出折线型路径,需额外处理平滑问题;而单纯的平滑算法(如 B 样条)又缺乏高效的全局路
在数据分析与预测领域,“多输入单输出” 是极为常见的场景 —— 比如根据某地区的温度、湿度、风速、降水量等多个气象指标,预测次日的 PM2.5 浓度;或是依据产品的原材料成本、生产时长、运输距离、市场供需等变量,预测最终的销售价格。这类场景的核心挑战在于:如何高效处理多个相关输入变量,精准捕捉变量间的复杂关联,最终输出稳定可靠的单一预测结果。而今天要给大家介绍的 ELM-Adaboost 模型,正
随着全球对清洁能源的需求不断增长以及电动汽车(Electric Vehicle, EV)技术的迅速发展,微电网作为一种集成分布式能源资源(Distributed Energy Resources, DERs)和 EV 集群的有效方式,正逐渐成为未来能源系统的重要组成部分。然而,微电网中包含的多种不确定性因素,如可再生能源发电(太阳能、风能)的间歇性、EV 充电需求的随机性以及负荷预测的不准确性,给
或是依据某农田的土壤肥力、灌溉量、施肥量、光照时长等变量,预测最终的粮食亩产量。这类场景的核心难点在于,如何从多个相互关联的输入变量中,精准挖掘潜在规律,最终输出稳定且可靠的单一预测结果。而 RF-Adaboost 模型,正是应对这类多变量回归问题的 “得力助手”。
在 “双碳” 目标与新型电力系统建设背景下,风 - 光 - 柴 - 储微电网因能高效利用可再生能源、解决偏远地区(海岛、山区)供电问题,成为分布式能源系统的核心形式。可再生能源波动性:风能、太阳能出力受自然条件影响(如风速骤降、云层遮挡),易导致功率失衡,需依赖柴油发电机(DG)备用或储能(ESS)平抑,增加系统成本;需求侧刚性约束:传统容量配置仅考虑 “供给侧适配负荷”,忽视需求侧灵活性,用户负
在实际的数据分析与预测任务中,“多输入多输出”(MIMO)场景比 “多输入单输出” 更为复杂且常见 —— 比如根据某区域的温度、湿度、风速、气压、降水量等多个气象指标,同时预测次日的 PM2.5 浓度、臭氧浓度、二氧化硫浓度;或是依据工厂的原材料配比、反应温度、反应压力、搅拌速度等变量,同时预测产品的纯度、硬度、韧性等多个质量指标。这类场景的核心挑战在于:如何同时处理多个输入变量与多个输出变量间的
在无监督学习领域,聚类算法通过挖掘数据内在分布规律实现样本分组,是数据挖掘、图像分割、用户画像等场景的核心技术。高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)作为概率型聚类方法的典型代表,突破了传统硬聚类(如 K-means)“非此即彼” 的归属限制,通过多个高斯分布分量的线性组合拟合数据分布,既能输出样本属于各簇的概率(软聚类结果),又能处理非球形、不同密度的复杂数据簇,
在 5G/6G 无线通信系统中,多输入多输出(MIMO)技术是提升信道容量、增强传输可靠性的核心手段 —— 通过多根发射天线与接收天线的协同,MIMO 信道能在有限频谱资源下实现 “空间复用”“分集增益”“波束赋形” 等功能。而 MIMO 信道的性能,高度依赖天线数量配置(如 2×2、4×4、8×8)与调制类型(如 QPSK、16QAM、64QAM)的选择:天线数量决定空间维度的资源利用能力,调制
在数据分析与预测领域,“多输入单输出” 场景广泛存在 —— 比如根据某城市的交通流量、路段长度、天气状况、时间段等多个变量,预测该路段的通行时间;或是依据某农作物的生长周期、光照时长、灌溉量、施肥量等指标,预测最终的亩产量。这类场景的核心需求是:从多个关联输入变量中提取关键特征,输出精准且稳定的单一预测结果。而卷积神经网络(CNN),凭借其强大的局部特征提取能力,成为处理这类多变量回归问题的有效工
在变电站、配电房等复杂工业场景中,电气设备巡检机器人需在动态环境中实现高效、安全的路径规划。传统全局路径规划算法(如A)难以应对动态障碍物,而局部路径规划算法(如DWA)易陷入局部最优解。本文提出一种融合改进A算法与动态窗口法(DWA)的混合路径规划框架,通过全局路径指引与局部动态调整的协同机制,显著提升巡检机器人在复杂环境中的适应性与鲁棒性。实验结果表明,该算法在巡检效率、避障成功率等指标上较传
本文针对四自由度齿轮动力学震动模型,提出基于MATLAB的四阶龙格库塔法(RK4)数值求解方案。通过构建包含时变啮合刚度的动力学方程,结合RK4算法的高精度特性,实现了对齿轮系统振动特性的动态模拟。研究结果表明,该方法能够有效捕捉齿轮啮合过程中的非线性振动现象,为齿轮系统优化设计提供理论依据。平移自由度:齿轮在啮合线方向(x方向)与垂直方向(y方向)的位移;扭转自由度:主动齿轮与从动齿轮的旋转角度
在“双碳”目标驱动下,智慧校园作为能源转型的典型场景,亟需构建高效、低碳的能源管理体系。本文聚焦光储一体化系统(光伏+储能)与校园配电网的协同调度,提出基于多目标优化的能源调度策略,通过平衡经济性、环保性、可靠性三大核心目标,实现清洁能源消纳率提升、用电成本降低及能源供应稳定性增强。研究结合分布式光伏间歇性特征、储能系统双向调节能力及校园负荷特性,构建“源-网-荷-储”协同调度模型,并采用改进粒子
随着工业自动化程度的提升,电机故障诊断对保障生产安全、降低维护成本具有重要意义。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)作为一种高效单隐层前馈神经网络,因其训练速度快、泛化能力强等优势,在电机故障诊断领域展现出巨大潜力。本文基于MATLAB平台,系统研究了ELM在电机故障诊断中的应用,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练及故障识别等关键环节,并通过实验验证了ELM的诊
图像处理是指对图像进行数字化处理以改变其质量或增强其特定的特征。在图像处理中,常见的操作包括图像变暗、变亮和去模糊。图像变暗和变亮是调整图像整体亮度的处理方法。图像的亮度可以通过调整图像的色彩通道值来实现。在图像变暗的过程中,图像的颜色值会沿着亮度轴向黑色移动,从而使整体图像变暗。而在图像变亮的过程中,图像的颜色值会沿着亮度轴向白色移动,从而使整体图像变亮。去模糊是消除图像模糊的处理方法。图像模糊
参考文献:本代码针对微电网的两阶段鲁棒优化调度问题提出了一种别出心裁的方法,与众不同地,它没有沿用大多数情况下应用的CC&G算法,而是采取了一项创新技术——关键场景辨别法。这一技术能够经过数轮迭代精准地锁定最不利的情境。面对光伏发电的不确定性和间断性问题,本代码利用了动态鲁棒优化技术进行有效处理。我们构建了一个考虑电价波动和光伏发电量不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型,并运用恶劣场景辨别技术将挑
如果单自由度(SDOF)系统的自由衰减响应(FDR)不能直接获得,则可以使用环境振动数据来估计模态阻尼比。这里使用了随机递减技术(RDT)[1]以及自然激发技术(NExT)[2]。首先,使用[3]在时域中模拟SDOF对白噪声的响应。然后使用 RDT 或 NExT 计算 IRF。最后,将指数衰减拟合到IRF的包络上,得到模态阻尼比。
MAV位置:r=(x,y,z)速度分量:v=(x˙,y˙,z˙)
本文深入研究了信标辅助双跳认知无线电(Beacon-Assisted Dual-Hop Cognitive Radio Relaying, BADHCR)无线中继选择方案的性能评估。该方案通过信标节点发现可用频道,中继节点在空闲信道上转发数据,旨在提升认知无线电网络的频谱利用效率和系统可靠性。本文详细阐述了系统模型建立、性能指标设定、仿真环境设计、仿真运行、数据收集分析、性能评估与对比以及优化与迭
由于全球能源储备严重不足,石油等不可再生能源严重短缺。与此同时,温室效应也逐年增强,显然,传统燃油汽车已不符合未来时代发展的要求。对于汽车而言寻求一种替代燃油的动力能源已迫在眉睫,于是电动汽车应运而生,并得到各国的大力推广与发展。因电动汽车具备无排放物、只耗费电能等优势,电动汽车的大量普及大势所趋。而大量电动汽车无序充电会对电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。大规模电动汽车无序
本文首先介绍蒙特卡洛模拟方法,再结合蒙特卡洛模拟方法、电动汽车充电负荷的影响因素和行驶数据及参数,确立基于蒙特卡洛法的规模化电动汽车充电负荷预测计算方法。根据北京市各用途的电动汽车未来保有量预测数据,对北京市各用途的电动汽车进行负荷预测,得到负荷曲线,并研究负荷曲线和对电网的影响结果。计算机模拟中的蒙特卡洛法也被称为随机抽样技术或统计检验方法,该方法最重要的特点是它是一种基于概率统计理论的方法。
参考文献:在偏远地区和远离内陆的海岛,由于连接大电网建设成本高、技术难度大,通常选择柴油发电机供电,但存在燃料运输成本高、价格波动大、环境污染严重等问题,难以保障上述地区稳定的电力供应。相比柴油发电机而言,这些地区往往拥有丰富的风、光等可再生清洁资源。因此,因地制宜地建设以风、光可再生能源为核心的独立微电网是解决上述地区供电问题的重要途径之一。对独立微电网进行电源容量配置是系统优化设计的重要内容之
随着可再生能源的不断发展和普及,电力系统的供需平衡问题变得越来越复杂。传统的电力系统优化调度模型通常只考虑了固定电源和负荷的情况,忽略了可再生能源的波动性和灵活性。因此,为了更好地应对可再生能源的挑战,需要研究灵活性供需平衡的电力系统优化调度模型。该模型需要考虑以下因素:1. 可再生能源的波动性和灵活性。可再生能源的产生受到天气等因素的影响,因此其产生量会出现波动。同时,可再生能源的输出也可以通过
随着电动汽车(EV)市场的快速增长,充电站选址优化成为提升充电设施利用率、降低建设成本的关键问题。本文提出一种基于改进粒子群算法(PSO)的选址优化方法,结合多目标优化模型,综合考虑用户需求、电力供应、土地成本等因素,通过仿真实验验证算法在全局搜索能力和收敛速度上的优势。研究结果表明,改进PSO算法相比传统方法可降低选址成本约15%-20%,提升充电覆盖率约10%-15%,为实际工程提供理论支持。
无人驾驶地面车辆(AGV)的避障技术是自动驾驶领域的核心研究方向之一,旨在通过传感器融合、环境感知、路径规划与运动控制实现安全高效的自主导航。本文系统梳理了避障系统的关键技术组成,包括多传感器融合、环境建模、路径规划算法及运动控制策略,并分析了当前技术挑战与未来发展趋势。研究结果表明,基于激光雷达、摄像头与毫米波雷达的融合感知方案结合深度强化学习决策框架,可显著提升复杂场景下的避障性能。
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在信息技术飞速发展的当下,数据呈爆炸式增长态势,其规模、复杂度不断攀升,对高效、智能的数据处理算法提出了迫切需求。自组织方向感知数据分区算法(Self - Organised Direction Aware Data Partitioning Algorithm,SODA)应运而生,作为一种创新性的数据处理技术,致力于在复杂的数据环境中,实现数据的精准分区与有效组织,为后续的数据挖掘、分析及应用奠
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非局部均值(NLM)滤波器是一种基于图像自相似性的先进去噪算法,通过全局搜索相似图像块并进行加权平均,有效去除噪声的同时保留图像细节。本文详细阐述了NLM滤波器的原理、数学模型、实现步骤及关键参数优化,并通过实验验证其在高斯噪声、椒盐噪声等场景下的鲁棒性。实验结果表明,NLM滤波器在PSNR和SSIM指标上显著优于传统局部滤波方法,尤其在医学影像和遥感图像处理中表现突出。